플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 길에서 마주친 식물이나 곤충이 위험한 종인지 확인할 방법이 마땅치 않습니다. 검색으로 종을 특정하기 어렵고, 특정해도 유해성 정보는 기관별로 흩어져 있습니다. - 시민이 찍은 생물 사진은 개인 앨범에 남을 뿐, 위치와 시각과 종 정보가 정리되지 않아 연구 데이터로 쓰이지 못합니다. 2) 프로젝트 목표 - 사진 한 장으로 종을 식별하고 그 종이 위험한지까지 알려주는 서비스를 만듭니다.
프로젝트 성과
AI 분석 대기 시간 57초 단축 — 분류군 판별 18.2초에서 4.3초로
단계별 호출 수·소요·토큰·비용을 모두 기록해 병목을 찾았습니다. 추론 강도를 낮춰 2.1배 빠르면서 정확도는 같은 지점을 찾았고, 화면이 기다리는 언어만 먼저 생성했습니다.
iOS App Store 출시 — 기획부터 심사 통과까지 1인 진행
안드로이드 앱은 사이트에서 직접 내려받아 씁니다. 백그라운드 위치 권한 선언과 소셜 로그인 요건 등 스토어 심사에서 막히는 지점을 직접 처리했습니다.
공공데이터 적재 — 생물종 91,664건 · 법적 지정 48,146건
멸종위기, 생태계교란, 유해야생동물 등을 적재하고 정규화했습니다. 학명은 동의어까지 해석해 연결하며 확정할 수 없으면 상위 분류로 임의 추정하지 않습니다.
설계 전제를 실측으로 두 번 교체
식물 비전 API의 1순위가 국내 목록에 있는 비율이 62%로 측정돼 종 판정 방식을 바꿨고, 자체 호스팅 모델은 36건 벤치마크로 조류 80% 식물 50%를 확인해 도입 범위를 한정했습니다.
핵심 기능
AI 종 식별 — 10단계 분석 파이프라인
분류군 판별, 비전 API 후보 수집, 1차 식별, 2차 소견, 학명 매칭, 설명문 생성까지 단계마다 어떤 모델이 얼마의 토큰과 비용을 썼는지 기록됩니다.
진행 단계
기획·조사 및 API 명세 확정
2026.07.
조사 단계에서 비전 API 세 곳의 요금·약관·분류군 커버리지를 비교했습니다. 사진 후처리에서 EXIF 좌표를 제거하는 구조를 먼저 넣었습니다.
프로젝트 상세
주변에서 마주친 식물·곤충·동물을 사진으로 찍어 올리면, AI가 종을 식별하고 그 종이 위험한 종인지 알려주는 서비스입니다. 일반 시민에게는 "이게 위험한가"에 대한 즉답을, 연구자에게는 현장 조사 데이터를 모으고 검수하는 경로를 제공합니다. 기획부터 백엔드, 웹, 관리자, 앱, 인프라, 데이터 적재, 앱스토어 심사·출시까지 1인으로 진행했습니다. 2026년 7월에 시작해 두 달 만에 웹과 관리자를 운영
